本文给出了Python基于pyCUDA实现GPU高速并行计算功能的实例。 具体如下
Nvidia的CUDA体系结构为直接使用GPU进行编程提供了方便的方法，但基于c语言的CUDA的实现很复杂，开发周期长。 python作为一种广泛使用的语言，具有简单易学、语法简单、开发快等优点。 作为第四种CUDA支持语言，我相信python一定会为高性能计算做出卓越的贡献。
pyCUDA的特征
CUDA的完整python实现
更灵活、快速、自适应地调整代码
增强的鲁棒性，自动管理目标生命周期和错误检测
包括基于GPU的线性代数库、reduction、scan等易于使用的工具包，增加了快速傅立叶变换软件包和线性代数软件包LAPACK
的完整帮助文档Wiki
pyCUDA工作流程
具体的调用流程如下。
调用基本示例
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
导入编号
frompycuda.compilerimportsourcemodule
mod=源模块(' ' )。
_ _ global _ _ void multiply _ them (float * dest，float *a，float *b ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )
{
const int i=threadIdx.x；
dest[i]=a[i] * b[i]；
}
“”)
multiply _ them=mod.get _ function (multiply _ them ) )。
a=numpy.random.randn(400 ).as type (numpy.float 32 ) )。
b=numpy.random.randn(400 ).as type (numpy.float 32 ) )。
dst=numpy.Zeros_like(a )
multiply_them (
drv.out(dest )、drv.in ) ) a )、drv.in ) ) b )，
bock=(400，1，1 )，grid=(1，1 ) )
打印测试- a* b
# tips : copy from hello _ GPU.pyin the package。
具体内容
设备相互作用
效能分析工具控制
动态编译
OpenGL交互
GPU数组
超编程技术
补充内容：
GPU加速python还提供了处理图像的功能包，如pythonGPU加速包—— pyGPU
以及专用的GPU加速python机器学习包—— scikitCUDA
支持Matlab的工具包并行计算工具箱和GPU计算技术
教程和介绍文档
对Python相关内容感兴趣的读者请参阅本网站的专题文章“《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python文件与目录操作技巧汇总》、0103010、0103010”
希望本文能对大家的Python编程有所帮助。